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一、魔镜的版本目前大数据魔镜有五个版本：云平台版、基础企业版、标准企业版、高级企业版。
云平台版：永久免费，适合接受SAAS的企业和个人进行数据分析使用；基础企业版：可代替报表工具、传统BI，适合中小型企业内部使用，可全公司协同分析；（免费长期使用）标准企业版：可实现企业的基础数据分析及数据结果呈现，满足一般企业的数据需求高级企业版：适合大型公司，最好有数据仓库，帮助企业完成数据转型；Hadoop版：支持pb级大数据计算，实时计算，完美兼容spark、hbase非结构化计算，适合大数据公司二、支持的数据源魔镜目前支持市面上所有数据源，云平台版和基础企业版支持Excel、Mysql、SQL Server、ORACLE、Access、NOSQL、MongoDB、DB2，还支持Hadoop，Spark等数据源；除此之外，大数据魔镜还支持Google Analytics、微信、微博、淘宝、京东等第三方社会化数据源，供开发者使用。
（我们使用的为SQL Server）三、与SQL Server的连接魔镜官方支持Microsoft SQL Server 2008 R2和Microsoft SQL Server 2012。
在使用魔镜的时候，必须要保证数据库所在的服务器有一个对外开放的公网IP四、表连接方式大数据魔镜支持内部、左侧、右侧、完全外部联接。
五、查看和分析已关联的表数据我们将左侧想要关联的表拖入下图标记处系统会自动为我们创建关系，我们只需输入该关联名称，并点击“保存”即可进入可视化分析台，刚刚创建好的关系，则在左侧业务对象区展现。
拖拽分析了。
六、数据可视化分析台魔镜数据可视化分析台包括业务对象区、操作和图表生成区、图表类型选择区3个部分。
一、业务对象区业务对象区，位于整个分析台的最左侧。
主要包括的是我们刚刚已经上传好的数据源，上传的数据源可以包含一个或多个表。
点击其中一个表，出现的是维度和度量这两类数据。
大数据有趣的例子【篇一：大数据有趣的例子】戏说十个有趣的“大数据”经典案例散文吧>>>戏说十个有趣的“大数据”经典案例点击标题下「中软卓越北京eec」快速关注近两年，“大数据”这个词越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都一头雾水。
下面我们通过十个经典案例，让大家实打实触摸一把“大数据”。
你会发现它其实就在身边而且也是很有趣的。
数据新闻让英国撤军2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。
将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。
地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明：伤亡人数、时间，造成伤亡的具体原因。
密布的红点多达39万，显得格外触目惊心。
一经刊出立即引起朝野震动，推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。
啤酒与尿布全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。
没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。
如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。
qq圈子把前女友推荐给未婚妻2012年3月腾讯推出qq圈子，按共同好友的连锁反应摊开用户的人际关系网，把用户的前女友推荐给未婚妻，把同学同事朋友圈子分门别类，利用大数据处理能力给人带来“震撼”。
意料之外：**最大的是**妹子淘宝数据平台显示，购买最多的文胸尺码为b罩杯。
b罩杯占比达41.45%，其中又以75b的销量最好。
其次是a罩杯，购买占比达25.26%，c罩杯只有8.96%。
在文胸颜色中，黑色最为畅销。
以省市排名，**最大的是**妹子。
“魔镜”预知石油市场走向“魔镜”预知石油市场走向如果你对“魔镜”还停留在“魔镜魔镜，告诉我谁是世界上最美的女人”，那你就真的out了。
魔镜大数据分析（二）引言概述：本文是关于魔镜大数据分析的第二篇文章。
魔镜大数据分析是一种基于大数据技术的数据分析方法，通过收集、存储和分析大量的数据，为用户提供准确、有价值的信息。
本文将从五个方面详细介绍魔镜大数据分析的具体内容。
正文：一、数据采集1.1 数据源的选择：根据分析需求和目标，选择适合的数据源。
1.2 数据采集技术：介绍常用的数据采集技术，如网络爬虫、数据接口等。
1.3 数据清洗与预处理：对采集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值等。
二、数据存储与管理2.1 数据存储技术的选择：介绍不同类型的数据存储技术，如关系型数据库、非关系型数据库、分布式存储系统等。
2.2 数据库设计与优化：讲解数据库的设计原则和优化方法，提高数据查询和存储的效率。
2.3 数据备份与恢复：介绍数据备份策略和恢复方法，保障数据安全和可靠性。
三、数据分析与挖掘3.1 数据分析方法：介绍常用的数据分析方法，如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
3.2 数据可视化：讲解如何通过数据可视化工具将分析结果以图表形式展示，更直观地理解数据。
3.3 模型建立和优化：探讨建立预测模型和优化模型的方法，提高数据分析的准确性和效果。
四、数据应用与价值4.1 业务决策支持：阐述如何通过魔镜大数据分析为业务决策提供有力支持，从而提高企业竞争力。
4.2 营销策略优化：介绍如何通过大数据分析优化营销策略，提高营销效果和ROI。
4.3 用户画像构建：探讨如何通过用户行为数据构建用户画像，为个性化推荐和精细化运营提供依据。
五、数据安全与隐私保护5.1 数据安全措施：介绍常见的数据安全技术，如权限控制、加密算法等，保障数据的安全性。
5.2 隐私保护策略：讲解如何在数据分析过程中保护用户隐私，遵守隐私法规和道德标准。
总结：通过本文的介绍，我们可以了解到魔镜大数据分析的全过程，包括数据采集、存储与管理、分析与挖掘、应用与价值以及数据安全与隐私保护。
天牧人才网，中国唯一的生猪交易平台畜牧人才网。
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P2P企业拍拍贷今日正式推出“魔镜风控系统”。
拍拍贷一致坚持个人消费小额信贷的纯线上P2P模式。
拍拍贷风险总监顾鸣介绍，魔镜风控系统能够准确预测借款标的风险概率，并且能够基于准确风控评级制定风险定价。
拍拍贷CEO张俊介绍，拍拍贷的“魔镜”风控系统是一套基于大数据的模型。
其中的大数据模型是拍拍贷历经8年、依托600万在线用户、积累近40亿条数据而成。
魔镜风控系统所基于的大数据，主要包括：传统的申请资料、信贷数据等审核资料；魔镜还增添了多渠道多维度的海量数据，其中包括用户的信用行为、网络黑名单、相关认证、网上行为数据、社交关系数据、以及第三方渠道及维度。
魔镜对每个标的风险评级，首先基于严格的6大环节风控流程，获取每个借贷用
户2千多个字段信息；再经过筛选，转化，加工，最终形成对每个借贷标的准确风险概率预测。
张俊介绍，魔镜自去年8 月上线以来，共处理了约50 万笔借款，并对其中约30 万笔借款做出了基于风险评估的定价，并对可能逾期概率给出了预测。
未来，其除了不断优化引入更多的维度，或还将开放第三方征信接口，并输出各类征信产品。
大数据数据挖掘案例【篇一：大数据数据挖掘案例】本文为系列文，该篇为第一篇。
下面是正文：简而言之，数据挖掘（data mining）是有组织有目的地收集数据，通过分析数据使之成为信息，从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。
在本文中，我们从数据挖掘的实例出发，并以数据挖掘中比较经典的分类算法入手，给读者介绍我们怎样利用数据挖掘的技术解决现实中出现的问题。
数据挖掘是如何解决问题的？本节通过几个数据挖掘实际案例来诠释如何通过数据挖掘解决商业中遇到的问题。
下面关于“啤酒和尿不湿”的故事是数据挖掘中最经典的案例。
而target公司通过“怀孕预测指数”来预测女顾客是否怀孕的案例也是近来为数据挖掘学者最津津乐道的一个话题。
尿不湿和啤酒很多人会问，究竟数据挖掘能够为企业做些什么？下面我们通过一个在数据挖掘中最经典的案例来解释这个问题——一个关于尿不湿与啤酒的故事。
超级商业零售连锁巨无霸沃尔玛公司（wal mart）拥有世上最大的数据仓库系统之一。
为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行了购物篮关联规则分析，从而知道顾客经常一起购买的商品有哪些。
在沃尔玛庞大的数据仓库里集合了其所有门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。
一个令人惊奇和意外的结果出现了：“跟尿不湿一起购买最多的商品竟是啤酒”！这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映的是数据的内在规律。
那么这个结果符合现实情况吗？是否是一个有用的知识？是否有利用价值？为了验证这一结果，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一结果进行调查分析。
经过大量实际调查和分析，他们揭示了一个隐藏在“尿不湿与啤酒”背后的美国消费者的一种行为模式：在美国，到超市去买婴儿尿不湿是一些年轻的父亲下班后的日常工作，而他们中有30%～40%的人同时也会为自己买一些啤酒。
产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿，而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
详细介绍
数说立方
数说立方是数说故事新推出的一款面向数据分析师的在线商业智能产品。
最重要的特点是配备百亿级社交数据库，同时支持全网公开数据实时抓取，从数据源端解决分析师难点；另外数说立方搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统的海量计算平台，实现数据处理“探索式
分析”和“秒级响应”的两个核心功能。
同时数说立方是数说故事三大主打产品之一，并与其他两大产品数说聚合和数说雷达实现从数据源、数据分析、到数据展示完整的数据解决方案。
优点：
即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好；
与自家产品“数说聚合”的无缝接入，支持定向抓取微信、微博等数据；
功能完善，集数据处理、特征工程、建模、文本挖掘为一体的机器学习平台；
可视化视图展现、友好的客户感知页面；
支持SAAS，私有化部署，有权限管理；
缺点：
产品新上市，操作指导页不太完善；
体验过程中有一些小bug；
神策分析的产品有完整的使用文档，每个模块都有详细的使用说明以及示例，降低了用户的学习成本。
而且支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建专属的数据仓库。
目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、数据管理等功能，未来预计会增加用户分群、用户人群分析、推送和异常维度组合挖掘等
数据观的功能设计理念是极简、无门槛，所以它最大的特点就是简单。
数据观数据来自云端，如：网盘、微盘、salesforce等。
数据上传后，马上有推荐图表，引导明确。
另外产品的使用没有
个工具各有优点，工具地址都给大家了，接下来就是轮到你动手的时候了，找一个自己喜欢的工具，开始吧！
人人都是产品经理（）中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台。
【会计实操经验】是“捞”还是“挖”——大数据分析工具的抉择大数据背后蕴含着大价值，这是众所周知的，但是关于如何挖掘数据价值则是众说纷纭。
纵观现行的数据挖掘方式和数据分析工具，主要采取的是“捞”和“挖”两种方式。
我们先谈谈什么是“捞”数据。
前些年的时候，网页上有一款叫“黄金矿工”的小游戏异常火爆，相信很多人都不陌生。
其实“黄金矿工”的游戏模式就比较形象地诠释了“挖”捞数据的本质。
我们把数据比作“黄金矿工”里的金子，你控制的小矿工只要按照要求将铲子放下去就能顺利的勾住“金子”，从而收归囊中，或者转化为其他利益。
“捞”数据就是直接利用原有的数据，一般不改变原有的数据。
最多只对数据做分拣、筛选和整合。
比如一个区域经理想要做下个季度的销售指标，最直接有效的参考就是本季度的销售数据。
相对于“捞”数据这种“捡现成”的数据挖掘方式，“挖”数据则显得复杂得多。
当然，很多时候挖掘的数据对象都是先“捞”过的。
“挖”数据涉及到对数据的“上钻”、“下钻”维度分析等等，通俗的来说就是数据联想和数据挖掘。
著名的“啤酒喝尿布”的故事从某种程度上来说也“挖”数据的成果。
或许你会觉得奶粉销量和汽车产量没有关系，或者是油轮石油泄露也不会影响到纺织业。
但若是真的对数据进行足够深度的分析，其实这些事情都是能联系上的。
“挖”数据的神奇之处就在于此。
显而易见，“挖”数据是个技术活。
以往，我们常常用表格工具来“捞”数据，对数据进行简单的整合和筛选，比如word、excel等。
而后采用人工分析的方式进行“挖”，但是这个过程是缓慢的，而且因为有人工参与其中，对得出的结果也不能确保准确可靠。
而随着时代的进步和发展，人类已经进入了大数据时代。
面对海量的数据，再采用人工方式进行分析简直是杯水车薪，所幸IT技术的发展给大数据分析软件提供了生长的土壤。
国内外很多数据企业和BI产品都如雨后春笋一般冒了出来，如著名的Hadoop、HPCC、大数据魔镜等等。
现代技术催生出来的这些软件都用很强的“捞”和“挖”能力，值得一提的是大数据魔镜，其不仅是国内少有的自主开发的本土数据处理软件，丰富的数据可视化效果让大数据魔镜在数据末端处理和展示的时候多了一种“精彩”的选择。
大数据有趣的例子【篇一：大数据有趣的例子】戏说十个有趣的“大数据”经典案例散文吧>>>戏说十个有趣的“大数据”经典案例点击标题下「中软卓越北京eec」快速关注近两年，“大数据”这个词越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都一头雾水。
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地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明：伤亡人数、时间，造成伤亡的具体原因。
密布的红点多达39万，显得格外触目惊心。
一经刊出立即引起朝野震动，推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。
啤酒与尿布全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。
没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。
如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。
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b罩杯占比达41.45%，其中又以75b的销量最好。
其次是a罩杯，购买占比达25.26%，c罩杯只有8.96%。
在文胸颜色中，黑色最为畅销。
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“魔镜”预知石油市场走向“魔镜”预知石油市场走向如果你对“魔镜”还停留在“魔镜魔镜，告诉我谁是世界上最美的女人”，那你就真的out了。
